政治关系如何影响公司价值:融资约束与行业竞争的证据*

2010-12-13 02:58徐龙炳
财经研究 2010年10期
关键词:约束竞争资本

徐龙炳,李 科

(1.上海财经大学财经研究所,上海200433;2.上海财经大学金融学院,上海200433)

政治关系如何影响公司价值:融资约束与行业竞争的证据*

徐龙炳1,2,李 科2

(1.上海财经大学财经研究所,上海200433;2.上海财经大学金融学院,上海200433)

政治关系影响了公司价值,但对于如何影响公司价值还知之甚少。文章从资本结构与行业竞争关系的角度检验政治关系如何影响公司价值。基于1998-2007年中国上市公司中制造行业的公司数据,文章发现政治关系提高了行业竞争对资本结构的敏感性。在使用两种不同的融资约束划分标准后,研究发现不同融资约束下公司政治关系的价值不同,对于存在融资约束的公司而言,政治关系更深地影响了行业竞争对资本结构的敏感性,因此具有更高的价值。文章的证据支持了政治关系有助于公司获取融资资源从而提高公司价值的观点。

政治关系;融资约束;资本结构;行业竞争;公司价值

一、引 言

各国的公司,特别是在发展中国家,都热衷于建立公司的政治关系,例如在印尼的苏哈托政府和马来西亚的马哈蒂尔政府时期,大量的公司都与政府建立了某些政治关系。已有研究认为政治关系影响了公司价值,但是对政治关系是否正面影响公司价值这一点上存在分歧。一些经济学家认为公司从政府那里得到了各种好处,如获取信贷便利(Khwaja和Mian,2005)、政府所有企业的优待(Dinc,2005)、对有问题的公司放松管制或者对对手进行严格管制(Kroszner和 Stratmann,1998)以及对陷入财务困境的公司进行救助(Faccio等,2006)等。但是,另外一些研究发现政治关系使公司承担了政府寻租成本,政治关系伤害了公司价值(Fan等,2007)。解决这一争论的方法在于进一步理解政治关系如何影响公司价值。政治关系的重要作用之一是帮助企业获取更多的融资资源,而融资约束的减少则可以使公司更加积极地参与行业竞争(李科、徐龙炳,2009),那么政治关系是否能通过缓解融资约束而增加公司价值呢?

融资约束对公司行为的影响是公司金融中的重要研究领域。金融市场存在摩擦,公司资产负债状况影响了公司行业竞争地位(Brander和Lewis, 1986;Maksimovic,1988;Bolton和Scharfstein,1990)。如果公司没有融资约束,能够无成本获取外部融资,那么在行业竞争中公司就能够采取最优的市场竞争策略,增加公司价值。相反,如果公司面临过多的融资约束,公司将不得不放弃行业竞争中的机会,最终降低公司价值。如果政治关系能够帮助公司获取更多融资渠道,缓解融资约束,那么,政治关系对于公司行业竞争是有价值的。考察不同融资约束下政治关系对行业竞争的影响能进一步识别融资约束对公司价值造成的影响及其各种经济作用机制。具体来说,本文致力于如下问题的研究:第一,公司的政治关系是否影响了资本结构与行业竞争的关系;第二,不同融资约束下公司政治关系影响的差异。

本文使用1998-2007年中国制造业上市公司数据检验政治关系对公司行业竞争和资本结构关系的影响以及不同融资约束下政治关系的价值。为检验不同融资约束下政治关系对行业竞争的影响,本文首先根据最终控制人的类别将公司分为政治关系较多的组和政治关系较少的组。其次,本文区分有融资约束和没有融资约束的公司。由于融资约束的区分标准在公司金融领域还处于激烈的争论之中,本文选取了两种不同的融资约束区分标准:Kaplan和Zingales(1997)的度量标准(KZ指数)和公司规模。这两种度量标准在公司金融领域已被广为使用(Fazzari等,1988;Lamont等,2001;Almeida等, 2004)。根据这两种度量标准,本文参照先前的研究将整个样本划分为高融资约束公司、中等融资约束公司和低融资约束公司三个子样本,然后比较有融资约束样本和没有融资约束样本的公司行为差异。

二、政治关系、融资约束和行业竞争

(一)融资约束与行业竞争。融资约束从两方面弱化了公司的市场竞争力。一方面融资约束减少了公司投资(Fazzari等,1988),这意味着公司产出相对减少。当投资机会出现时,融资约束较高的公司得不到投资项目所需的资金而不得不放弃项目。融资约束减少意味着公司会有更多的外部融资渠道和更低的外部融资成本,只要投资项目的未来收益高于融资成本,公司总能获得外部融资,因此融资约束较少的竞争对手更有可能抓住有利的投资机会,最终公司相对于竞争对手在行业竞争中表现更消极。另一方面,融资约束较高意味着融资成本更高(Lamont等,2001),即使投资项目未来收益较好,由于代理和激励问题,融资约束较高的公司金融市场摩擦成本更高,公司不一定能获得外部融资。因为如果资金供给者为公司提供资金,公司很可能进行高风险项目投资使资金供给者承担代理成本,为避免高风险,投资者会拒绝提供资金(Bolton和Scharfstein,1990)。融资约束较低的竞争对手采取降价等积极竞争策略能够减少对手的未来收益,进一步恶化了对手的融资状况,迫使其消极竞争。

总之,融资约束迫使公司放弃投资,减少市场份额,在产品市场中表现消极。

(二)融资约束、政治关系、资本结构与行业竞争。资本结构对行业竞争主要产生两种影响:债务承诺效应和掠夺效应。Brander和Lewis(1986)从代理成本的角度得出了债务承诺效应,而Bolton和Scharfstein(1990)从金融市场摩擦成本的角度得出了掠夺效应。两种观点存在差异的一个重要原因在于两种理论对融资约束的假定不同。Brander和Lewis(1986)认为金融市场比较完美,融资摩擦较小。而Bolton和 Scharfstein(1990)认为金融市场不完美,融资摩擦较多。因此,融资约束程度是影响资本结构与行业竞争关系的重要因素。

融资约束减少有利于公司利用负债增强其在行业竞争中的地位,而高融资约束使公司丧失了杠杆优势,在行业竞争中处于劣势地位。高负债情形下有融资约束的公司遭受被掠夺的可能性大大增加。如果有融资约束的公司承担更多债务,竞争对手能够利用金融市场的摩擦进一步提高公司的融资成本阻止公司获取外部资金。巨大的偿债压力迫使公司减少投资,在产品市场上竞争更加温和。融资约束较少时,由于公司的竞争策略能改变公司未来的收益,有限责任导致公司追求股东价值最大化而非公司整体价值最大化,负债越多使股东和债权人的利益冲突更大,公司管理者会选择高风险项目,采取积极的竞争策略(Brander和Lewis,1986)。政治关系影响企业价值的重要渠道是帮助企业获取更多的外部融资(Khwaja和Mian,2005),因此,政治关系能够通过提高公司行业竞争对资本结构的敏感性而提高公司价值。

总之,公司政治关系正面影响了资本结构对行业竞争的作用。相对于没有融资约束的公司,存在融资约束的公司建立的政治关系更深地影响了公司行业竞争对资本结构的敏感性。

三、数据与变量

(一)数据。本文从Wind数据库选择了上市公司中制造业1998-2007年的年度财务数据作为研究样本。本文从CCER上市公司治理数据库获取公司实际控制人类别数据,剔除未能观测的数据,最终整个样本共获取4451个观测值。根据中国证监会公布的《上市公司行业分类指引》,本文将制造业按二级分类标准分为10个行业。

(二)变量及度量

1.公司的竞争:本文选择公司销售增长率相对于行业中值的变化作为公司在产品市场上的竞争地位的度量。Campello(2003)认为公司相对于行业的销售额的变化能够综合反映定价策略、投资以及其他竞争策略的信息,这一代理变量对于度量公司行业竞争策略是合适的,因为这一变量在各个行业和各个时期能得到一致的度量;另外,由于这一变量对各个行业具有一般性,样本中行业特殊的竞争机制不会影响变量的度量。本文跟随已有研究的度量方法选择公司销售增长率相对于行业中值的变化作为公司竞争地位的度量。

2.资本结构:本文使用经行业中值调整后的总资产负债率作为公司资本结构的度量,总资产负债率定义为公司债务的账面价值与总资产账面价值的比率。使用这一度量的理由在于:第一,相对于市场价值,账面价值较少受到资本市场对公司估值波动的影响。第二,行业中每个公司根据自身特征确定其负债率,从而决定了其在行业中负债水平的相对地位,通过行业中值标准化使本文可以消除行业间负债水平的差异。

3.政治关系:本文跟随Berkman、Cole和 Fu(2009)使用公司实际控制人的类型定义公司的政治关系。如果公司实际控制人的类型为国有控股,本文定义公司为政治关系型企业,否则定义公司为非政治关系型企业。

4.融资约束的度量:公司融资约束的度量方法是公司金融领域仍在争论的重要问题,本文分别使用了两种标准度量公司融资约束。首先,本文构建KZ指数,按 KZ指数划分融资约束组别。本文在计算出每年每个公司的 KZ指数后,并将所有公司按照 KZ指数排序,指数越高说明公司融资约束更多。本文选取35%和65%的分位点将公司分为低融资约束公司(低 KZ指数)、中等融资约束公司(中间 KZ指数)和高融资约束公司(高 KZ指数)。其次,本文按公司规模划分融资约束组别。本文参照Almeida等 (2004)的方法每年将公司规模排序,指数越高说明公司规模越大。本文选取35%和65%的分位点将公司分为低融资约束公司(大公司)、中等融资约束公司(中等公司)和高融资约束公司(小公司)。

四、实证结果

(一)描述性统计量。表1给出了公司销售增长和资本结构变量的描述性统计量。根据两类融资约束标准,本文分别报告了高融资约束公司、低融资约束公司以及两组之间差异的统计量。表1中的变量都是经过行业调整后的值。

从表1中可以看出在不同融资约束下的公司行为有巨大差异。尽管两种分类标准对公司的划分产生了重大的差异,但是在描述性统计上两种标准产生了相似的结果,只是在程度上有所不同。受到融资约束的公司平均来说有更高的负债率和更低的销售增长率。按照 KZ指数的标准,平均来说受到融资约束的公司其负债水平不仅会高出行业约16%,而且会失去约12%的市场份额;而没有受到融资约束的公司其负债水平会低于行业约5%,同时会多得到约6%的市场份额,两者之间的差异无论在统计上还是在经济上都是非常显著的。按照公司规模的标准,平均来说受到融资约束的公司其负债水平不仅会高出行业约17%,而且会失去约9%的市场份额;而没有受到融资约束的公司其负债水平会高于行业约1%,同时会多得到约3%的市场份额,两者之间的差异无论在统计上还是在经济上显著性都有所降低。

表1 不同融资约束标准下销售增长和资本结构的描述性统计量

(二)融资约束、政治关系和资本结构对行业竞争的影响

1.融资约束与行业竞争。在表2第(1)列和第(3)列中,本文使用OLS模型对整个样本进行回归分析。在第(1)列中本文根据 KZ指数将样本区分为高融资约束、中等融资约束和低融资约束三组,回归结果发现高融资约束对公司行业竞争产生了负面影响,高融资约束的模型估计系数约为0.15,这一估计系数无论在经济意义上还是统计意义上都是非常显著的。在第(3)列中本文根据公司规模将样本区分为高融资约束、中等融资约束和低融资约束三组,回归结果与 KZ指数分类结果类似,高融资约束对公司行业竞争产生了负面影响。在表2第(2)列和第(4)列中,本文使用2SLS模型控制资本结构的内生性问题对整个样本进行回归分析,回归结果与OLS模型的回归结果一致,公司融资约束总体来说对公司行业竞争产生了负面影响。

2.政治关系对行业竞争与资本结构关系的影响。表2中的回归结果还显示政治关系对公司行业竞争与资本结构的关系产生了正面影响。在表2第(1)列中本文根据 KZ指数将样本区分为高融资约束、中等融资约束和低融资约束三组,回归结果发现政治关系对公司行业竞争与资本结构关系产生了正面影响,(政治关系×资产负债率)的模型估计系数约为0.07,这一估计系数无论在经济意义上还是统计意义上都是非常显著的。在第(3)列中本文根据公司规模将样本区分为高融资约束、中等融资约束和低融资约束三组,回归结果与KZ指数分类结果类似,政治关系对公司行业竞争与资本结构关系产生了正面影响。

表2 政治关系对行业竞争与资本结构敏感性的影响

(三)不同融资约束下政治关系、资本结构对行业竞争的影响

1.KZ指数分类标准下的基本影响

在表3中,本文根据KZ指数将样本区分为三组,比较高融资约束公司和低融资约束公司在政治关系、资本结构与行业竞争相互关系的差异。表3第(1)列和第(3)列中,本文发现政治关系对公司行业竞争与资本结构关系产生的影响在两组中表现不同,相对于没有融资约束的公司,存在融资约束公司的政治关系对公司行业竞争与资本结构的相关性产生了更深的影响。在表3第(1)列中,回归结果表明对于高融资约束的公司,政治关系对公司行业竞争与资本结构关系产生了正面影响,(政治关系×资产负债率)的模型估计系数约为0.09,且非常显著。相反,在表3第(3)列中,回归结果表明对于低融资约束的公司,政治关系对公司行业竞争与资本结构关系没有产生系统性影响。表3第(1)列和第(3)列中回归结果表明政治关系对存在融资约束的公司更能提高行业竞争与资本结构的相关性,因此更加具有价值。

在表3第(2)列和第(4)列中,本文利用滞后两期的负债率作为工具变量,使用2SLS模型控制资本结构的内生性问题对两组不同融资约束公司进行回归分析。在控制资本结构的内生性后,本文发现了与OLS模型相似的证据:政治关系对存在融资约束的公司更能提高行业竞争对资本结构的敏感性。表3第(2)列显示对于高融资约束公司而言,政治关系对公司行业竞争对资本结构敏感性产生了正面影响,(政治关系×资产负债率)的模型估计系数约为0.07,且是显著的。相反,在表3第(4)列中,对于低融资约束公司而言,政治关系对公司行业竞争对资本结构敏感性产生了负面影响,(政治关系×资产负债率)的估计系数约为-0.31,且是显著的。

总之,政治关系对不同融资约束的公司具有不同价值,政治关系能够缓解公司融资约束,因此,对于存在融资约束的公司更有价值。

表3 不同融资约束下政治关系的价值:KZ指数

2.KZ指数分类标准和公司规模分类标准

表4第(1)列和第(3)列OLS模型中,公司规模分类标准下的回归结果表明,对于高融资约束公司而言,政治关系对公司行业竞争与资本结构关系产生了正面影响,(政治关系×资产负债率)的估计系数约为0.076,且是显著的;对于低融资约束公司而言,政治关系对公司行业竞争与资本结构关系没有产生系统性影响,(政治关系×资产负债率)的估计系数非常不显著。这一证据与根据KZ指数分类标准下的回归结果一致:政治关系对存在融资约束的公司来说更能提高行业竞争与资本结构的相关性,因此更加具有价值。

表4第(2)列和第(4)列中,公司规模分类标准下的回归结果表明,对于高融资约束公司而言,政治关系对公司行业竞争与资本结构关系没有产生系统性影响;对于低融资约束公司而言,政治关系产生了负面影响,(政治关系×资产负债率)的模型估计系数约为-0.40,且是显著的。这一证据与 KZ指数分类标准下的回归结果一致:相对于没有融资约束公司,政治关系对存在融资约束的公司来说更能提高行业竞争与资本结构的敏感性,因此更有价值。

总之,尽管两种分类方法对融资约束样本的区分存在差异,但是无论哪种分类方法提供的证据都表明政治关系对不同融资约束的公司具有不同价值,对于存在融资约束的公司政治关系更加具有价值。

表4 不同融资约束下政治关系的价值:公司规模

五、结 论

使用1998-2007年中国上市公司制造行业的公司数据,本文发现公司政治关系对公司行业竞争产生了重要正面影响。如果公司资本结构对行业竞争产生了正面影响,公司政治关系就强化了这种正面影响;如果公司资本结构对行业竞争产生了负面影响,公司政治关系就弱化了这种负面影响。不同融资约束下公司政治关系的价值不同,对于存在融资约束的公司,公司政治关系具有更高的价值。

本文的证据表明融资约束对公司行业竞争产生了负面影响,因此降低公司融资约束能够提高公司价值。政治关系能够帮助公司获取更多融资资源,从而减少公司融资约束;融资约束的减少提高了行业竞争对资本结构的敏感性,进而提高了公司价值。不同融资约束下公司政治关系的价值不同,高融资约束公司的政治关系价值明显高于低融资约束公司。

*本文还得到上海财经大学“211工程”三期重点学科建设项目和上海财经大学重要学术期刊论文后续研究项目的资助。李科感谢上海财经大学优秀博士学位论文培育基金的资助。

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How Political Connections Affect Corporate Value: Evidence from Financing Restrictions and Industrial Competition

XU Long-bing1,2,LI Ke2
(1.Institute ofFinance and Economics,Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai200433,China;2.School of Finance,Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai200433,China)

Political connections have effects on corporate value,but there is little evidence for how to affect corporate value.Based on the data of listed companies in manufacturing from 1998 to 2007,the paper finds that political connections improve the sensitivity of industrial competition to capital structure.By using two different classification criteria for financing restrictions,it shows that the value of political connections differs due to different financing restrictions.In companies with financing restrictions,political connections have more significant effects on the sensitivity of industrial competition to capital structure.It provides support for the idea that political connections help the corporation to get more financial resources,leading to the improvement of corporate value.

political connection;financing restriction;capital structure;industrial competition;corporate value

F830.91 文献标识码:A 文章编号:1001-9952(2010)10-0060-10

2010-06-04

国家自然科学基金项目(70803027、70873080、71073100);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0533);上海市哲学社会科学规划项目(2008BJB003)

徐龙炳(1964-),男,江苏丹徒人,上海财经大学财经研究所、金融学院教授,博士生导师;

李 科(1978—),男,湖北仙桃人,上海财经大学金融学院博士,上海证券交易所博士后流动站研究人员。

(责任编辑 喜 雯)

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